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資訊量爆炸?Gem推AI新聞摘要App,讓每篇文章都像TikTok影片一樣短

資訊量爆炸?Gem推AI新聞摘要App,讓每篇文章都像TikTok影片一樣短
心元資本
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相信你一定也有類似的經驗:每天起床後拿起手機,接收最新的新聞推播,一則新聞還沒讀完,一個從購物網站來的推銷訊息吸引了你的眼球,瀏覽了一陣子放了幾件商品進購物車還沒結帳,另一則Facebook Messenger訊息又跳了出來,於是你隨手回覆朋友,再哈拉兩句;接著再回到動態牆,一則短影音又將你帶走,看完一個後,無意間又滑了好多個相似的影片,同時間再跟幾個不同的人聊一下,一來一往之下,不知不覺已經接近午餐時間了。

「什麼都看,什麼都看不完」,這是資訊爆炸時代下的日常,彷彿有一個奇怪的黑洞,不斷地把我們的時間吸走。其實,被吸走的不是時間,而是你的注意力。如何在這場「注意力爭奪戰」中勝出,並獲取最直接有用的資訊,將是決定每個工作者能否勝出的關鍵。

而感謝生成式AI的出現,這一個21世紀的文明病,終於有解。

生成式AI為吸收資訊方式帶來質變

生成式AI是2023年最夯的科技關鍵字,正以前所未見的速度走進大眾的生活,並深入各行各業。而對內容產業來說,生成式AI所帶來的衝擊是簡單粗暴的。一夕之間,大家發現AI不僅能吟詩作對、畫圖寫歌,不管是當社群小編,或是寫論文解數學,都難不倒他。

對平日的工作者來說,生成式AI更能執行翻譯、摘要、統計、文書處理等工作,簡直就是「上得了廳堂、下得了廚房」的最佳員工代表。雖然AI還有「幻覺」問題待解,但不可否認的是,有了AI這個超級助手,生產力確實加倍。

生成式AI有如一把雙面刃,一方面讓資訊以百倍的速度成長,帶動原本已經爆量的資訊再爆量;好處則是,若選到對的AI工具,將可以讓人吸收新知的時間大幅減半,也能在茫茫的資訊海中快速抓到重點。

Gem打造「Tik-Tok式新聞」,重新解構內容呈現模式

每天打開手機,數十億的文字有如猛虎開閘向著我們衝來,資訊量以指數型成長,但每天的時間卻只有24小時,這是現代人知識焦慮的來源。看到這一個現象,Gem創辦人Ian Mendiola表示。「我們想解決的,是大家時間不夠的問題,我們希望讓人們可以更有效率、更簡單地獲得新聞。」

Gem是連續創業家Ian Mendiola近期推出的一款新聞摘要App。Ian過去曾在2012年,率市場之先推出英語朗讀App Umano,獲得許多用戶好評與喜愛,後來Umano也成功被Dropbox收購。公司被收購後並未澆熄Ian對產品設計的熱情,這次新的創業題目,同樣圍繞在「內容」,但運用生成式AI技術,來重新解構內容呈現模式。Gem以AI驅動、針對財經、科技新聞做摘要的新聞應用程式Gem,目前已經在北美與亞洲正式推出。

用戶打開Gem之後,看到的不是傳統新聞App雜亂的網格式呈現(grid layout),也不再有眼花撩亂、看也看不完的內容,而是清爽簡潔的全新體驗:一次只有一則標題呈現在螢幕上,往左滑,可看下一則新聞,往上滑,則是由AI摘出的3項全篇重點,讓讀者可以在最短的時間內一目了然。如果還有閒情逸致看全文,則能在最下方找到原始新聞連結。

Gem app介面.png
Gem的App介面走重點導向,翻轉以往新聞App複雜的網格版面,以一則新聞標題為介面大宗,同時提供AI摘要。 心元資本

「我們打造的,是一款Tik-Tok風格的新聞摘要App。」Ian說,推出Gem的原因,一是因為生成式AI將是未來內容創建不可避免的趨勢。另外,在資訊爆量的時代,未來人們的注意力只會越來越碎片化,看長篇文章的意願也大幅下滑。

既然獲取新知仍然是不變的需求,那麼讓內容呈現更簡單、一看就知道重點,「短,還要更短」或許才是更符合忙碌現代人獲得知識的新方式。因此,Gem呈現新聞的方式,是參考Tik-Tok一次一則內容的方式,比傳統的新聞聚合器更直覺、更好用。

不囉唆!「直接跟你說重點」的個人化AI新聞記者

AI新聞是生成式AI浪潮下普遍的應用,不過,每個產品都不盡相同。

例如,Instagram兩位共同創辦人Kevin Systrom與Mike Krieger,在今年初推出全新的新聞閱讀器「Artifact」就是一例。不過,與Gem很不同的是,用戶打開Artifact之後,第一眼看到的,仍是傳統的新聞分類、數個不同的標題,點入後可以看到新聞全文。如果讀者想閱讀摘要,則需再手動點選上方按鈕,才能看到由AI摘出來的3個重點。

Gem則是反其道而行,打破了多數新聞App介面的窠臼,直接預設以「摘要」形式呈現,若讀者有興趣,才點入看全文。

以介面來看,Gem的設計更符合更「重點導向」的讀者;以步驟來說,Gem更直覺、更省時,使用起來,更像一個「不囉唆,直接跟你說重點」的私人新聞記者。

事實上,要呈現像Gem這樣高度個人化的新聞摘要,其實並不容易。一是摘要得摘的精準,如何在長長的文章中,明確抓到重點,是Gem首要解決的問題。

Gem串接的是OpenAI模型。OpenAI的AI模型確實可以產出一般的摘要,但在風格上、格式上不夠統一且仍存在不少誤差。

Ian解釋,Gem的開發團隊串接OpenAI的模型後,再依照自己的需求進行大量的微調與訓練,才試出最適合讀者胃口的摘要,包括抓緊新聞故事的核心,優先選擇文章中的人、事、時、地、物,例如重要的人名、公司、關鍵性的數字等,才能從落落長的文章中挑出最精華的3點。

「只有一次機會!」Gem如何打造比其他App高兩倍的推播點擊率?

另外,高度個人化也是關鍵。Ian說,太多應用程式都習慣「亂槍打鳥」,向用戶發送完全不相關的內容。但在打造Gem的時候,他希望做的是一款高度個人化的AI新聞記者。因此在打造產品時,開發團隊首先針對多個標準進行評分,包括新聞媒體的受歡迎程度、文章在網路上被分享的次數、文章發布的時間有多新、用戶感興趣的主題等等。

接下來,Gem的開發團隊,則使用GPT-4來發掘文章與讀者的相關性。他們使用GPT-4分析文章上下文,並分析根據這些文章與讀者的互動。Ian指出,Gem的團隊在分析時,不僅只分析「後設資料」(metadata)(例如資料的標籤或描述),而是實際深入的去理解文章的內容,確保每一個推送出去的通知,對用戶是高度相關且具有意義的。

一旦Gem挑選到了與讀者最相關的新聞,團隊會再次用GPT-4來撰寫推播通知,並參照先前成功吸引用戶的寫作風格,以大幅增加推播的點擊率。

Ian坦言,「要使用文字吸引用戶的注意力,你只有一次機會」,因為Gem這樣的新聞App並不如其他的社群媒體,可以透過朋友間的互動或關聯來引起其他用戶注意。因此,Gem在發送通知時,必須完全依賴他們所選擇的文字來吸引用戶,必須確保每則推播出去的文字都足夠有吸引力、都必須是100%的全壘打。

目前,Gem推送通知的點擊率為16%,與其他的應用程式相比,有多兩倍的人會去點擊Gem發出的推播通知。而在留存率部分,有44%的人在第一次使用Gem約30天內,還會繼續回來使用,以免費的軟體來說,算是表現非常亮眼的成績。

生成式AI全面顛覆內容產業的時代恐怕很快要來到,「未來每一個人都應該要有專屬的AI記者,像貼身的私人助手一樣,知道每個人不同的喜好、興趣,並且為每一位用戶打造高度個人化的新聞體驗。」他認為,有了生成式AI的幫助,將形塑一個完全有別於過往的內容體驗。

本文授權轉載自《心元資本》,作者:Starry,原文標題:「短,還要更短!」Gem 以生成式 AI 打造「Tik-Tok 風格」新聞

TAGS: # AI
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本文作者 《心元資本》Starry 《心元資本》Starry

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